Stata軟件之回歸講解.ppt

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件應(yīng)用節(jié)目，Stata軟件實(shí)驗(yàn)1元，多個(gè)回歸分析，內(nèi)容摘要，1，實(shí)驗(yàn)?zāi)康?，簡(jiǎn)單回歸分析Stata基本命令3，簡(jiǎn)單回歸分析Stata軟件操作實(shí)例4，多個(gè)回歸分析Stata基本命令5，多個(gè)回歸分析Stata軟件操作實(shí)例1，實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?，例如：其中y是解析的變量，x是解析的變量，u是任意錯(cuò)誤項(xiàng)，表示除x以外影響y的因素。稱為坡度比參數(shù)或坡度比系數(shù)，稱為截?cái)帱c(diǎn)參數(shù)或截?cái)帱c(diǎn)系數(shù)，也稱為截?cái)帱c(diǎn)或常數(shù)項(xiàng)目。簡(jiǎn)單線性回歸模型的特殊情況：假設(shè)截?cái)嘞禂?shù)，模型稱為原點(diǎn)回歸。原點(diǎn)回歸實(shí)際上有一定的應(yīng)用，但除非有非常明確的理論分析，否則很容易渡邊杏使用原點(diǎn)回歸模型。(約翰f肯尼迪，美國(guó)電視電視劇(North

2、ern Exposure)，原點(diǎn))，2，簡(jiǎn)單回歸分析Stata基本命令，regress y x將y作為解釋變量，x作為解釋變量執(zhí)行普通最小二乘法(OLS)回歸。Regress命令可以縮寫為橫檔上的三個(gè)字母reg。regress y x，noconstant y到x的回歸不包含截?cái)帱c(diǎn)項(xiàng)目。即通過原點(diǎn)的回歸。Predict z基于最近的回歸生成與每個(gè)觀測(cè)的擬合值(即)相等的新變量z。Predict u，residual基于最近的回歸生成與每個(gè)觀測(cè)值的殘差(即)相同的新變量u。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作案例，實(shí)驗(yàn)1簡(jiǎn)單的回歸分析：教育對(duì)工資的影響勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)常討論的問題之一是工人工資決定

3、。不難想象決定工資的因素有能力、性別、工作經(jīng)驗(yàn)、教育水平、產(chǎn)業(yè)、職業(yè)等多種多樣。此處僅考慮教育程度，以下度量模型：其中wage是表示時(shí)間工資的解釋變量，單位是元。Edu是一個(gè)解釋變量，表示培訓(xùn)年數(shù)，即個(gè)人接受培訓(xùn)的年數(shù)。u是隨機(jī)錯(cuò)誤項(xiàng)。假定模型(3.1)牙齒簡(jiǎn)單回歸模型的所有五個(gè)茄子基本假設(shè)均滿足，則這些OLS估計(jì)為最佳線性無(wú)偏估計(jì)。根據(jù)表S-2中提供的數(shù)據(jù)，使用Stata軟件完成上述型號(hào)的估計(jì)等。3，打開簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，1，數(shù)據(jù)檔案?！肮べY方程式1.dta”文件的直接雙擊；或者，您可以單擊Stata窗口工具欄最左側(cè)的Open鍵，然后選擇“工資方程式1.dta”?；蛘?，從

4、Excel表S-2中復(fù)制數(shù)據(jù)，然后單擊Stata窗口工具欄右側(cè)的第四個(gè)Data Editor鍵將數(shù)據(jù)粘貼到打開的數(shù)據(jù)剪輯窗口中，關(guān)閉數(shù)據(jù)剪輯窗口，然后按工具欄左側(cè)的第二個(gè)Save鍵保存數(shù)據(jù)。保存時(shí)必須指定數(shù)據(jù)文件的名稱。2、提供數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)要說(shuō)明。使用Describe命令，des可以獲得以下執(zhí)行結(jié)果：3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，結(jié)果表明“工資方程式1.dta”數(shù)據(jù)文件包含1225個(gè)示例和11個(gè)變量。11個(gè)變量的定義和說(shuō)明見第3列。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，3，對(duì)變量的說(shuō)明性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于數(shù)量變量，請(qǐng)使用summarize命令su age edu exp expsq w

5、age lnwage獲取以下執(zhí)行結(jié)果并存儲(chǔ)執(zhí)行結(jié)果：欄1:變數(shù)名稱；第2列：觀測(cè)數(shù)；第3列：平均；第4列：標(biāo)準(zhǔn)差；欄5:最小值；欄6:最大值。3，簡(jiǎn)單回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，4，wage的edu的OLS回歸。使用Regress命令reg wage edu獲取以下運(yùn)行結(jié)果并保存運(yùn)行結(jié)果：(1)表下面的區(qū)域是基本回歸結(jié)果。欄1為解析的變數(shù)wage、解析變數(shù)edu、節(jié)距項(xiàng)目constant；第2列回歸系數(shù)的OLS估計(jì)；第3列回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差；第4列回歸系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)值；寫樣本回歸方程是，教育年限增加一年，平均每小時(shí)工資增加0.39韓元。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，(2)表左上角

6、區(qū)域是方差分析表。第二列是自上而下的回歸平方和(SSE)、誤差平方和(SSR)和總偏差平方和(SST)。第三列是自由度：k=1、n-k-1=1225-1-1=1223、n-1=1225-1=1224。第四列是通過將每個(gè)平方的總和除以相應(yīng)自由度得出的平均值(MSS)。(3)表的右上區(qū)域提供了樣本數(shù)、確定系數(shù)、調(diào)整后的確定系數(shù)、f統(tǒng)計(jì)值、回歸方程標(biāo)準(zhǔn)誤差或平均平方根誤差。上述回歸分析菜單操作包括在statistics linear models and related linear regression彈出對(duì)話框、Dependent Variable選項(xiàng)框中選擇或輸入wage、在Independe

7、nt Variables選項(xiàng)框中選擇或選擇第三個(gè)簡(jiǎn)單的回歸分析Stata然后，根據(jù)u將數(shù)據(jù)從最小到最大排序，并列出u最小的五個(gè)觀測(cè)值。命令如下：predict z(生成配合值)predict u，residual(生成殘差)sort u(根據(jù)u將數(shù)據(jù)從最小到最大排序)list wage z u in 1/5(列出至少5個(gè)u觀測(cè)及其實(shí)際樣例觀測(cè)和配合)，以及命令如下：graph two way lfit wage edu | | scatter wage edu獲取以下執(zhí)行結(jié)果并存儲(chǔ)執(zhí)行結(jié)果：3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，7，wage的edu的OLS回歸，僅使用年齡在30歲以下的示例

8、。命令如下：reg wage edu if age=30獲取以下運(yùn)行結(jié)果并保存運(yùn)行結(jié)果：寫樣本回歸方程是，對(duì)于年齡在30歲以下的工人，增加一年教育年限，工資將增加0.41韓元，略高于對(duì)整個(gè)樣本的估計(jì)。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，8，wage edu的OLS回歸，不包括攔截項(xiàng)，即原點(diǎn)回歸。命令如下：reg wage edu，noconstant獲取以下運(yùn)行結(jié)果并存儲(chǔ)運(yùn)行結(jié)果：3，采用簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，9，半代數(shù)模型。模型(3.1)假定，如果在一年內(nèi)增加教育年限，將發(fā)生同樣數(shù)量的工資增長(zhǎng)。但是，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)者名書(J. Mincer)等研究表明，更合理的情況是增加一

9、年受教育的年限，導(dǎo)致相同比例的工資提高。為此，必須使用反數(shù)模型(代數(shù)-水平模型)。lnwage是每小時(shí)工資的自然對(duì)數(shù)。梯度系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是在一年內(nèi)增加教育年限，收入就會(huì)增加。牙齒百分比值通常稱為教育收益率或教育收益率(the rate of return to education)，從lnwage返回到edu。命令如下：reg lnwage edu獲得了以下執(zhí)行結(jié)果，執(zhí)行結(jié)果(，3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作案例，創(chuàng)建了示例回歸方程：結(jié)果顯示，教育收益率的估計(jì)增加了5.03%，即平均增加一年教育年數(shù)，工資增加了5.03%。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作實(shí)例，10，最后，您可以創(chuàng)建d

10、o文件以存儲(chǔ)以前執(zhí)行的命令。在Do文件的剪輯窗口(按下Stata窗口工具欄右側(cè)的第五個(gè)New do-file Editor鍵后，將打開Stata的do檔案剪輯窗口)中輸入以下命令和備注，然后將其另存為文件“薪金公式1.do”:牙齒文檔的內(nèi)容是use“d :講義周的課程資料重要 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件應(yīng)用課件 10649289stata10工資方程式1.dta”。Clear/打開數(shù)據(jù)檔案des/數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)要說(shuō)明su age edu exp expsq wage lnwage/定量變量的說(shuō)明統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)reg wage edu/簡(jiǎn)單線性模型的OLS估計(jì)graph two way lfit wage edu |

11、| Reg學(xué)生平均支出代表了學(xué)校的經(jīng)費(fèi)投入水平，理論上，如果其他條件不變，學(xué)生平均支出高的學(xué)?？梢垣@得更好的教育資源(更優(yōu)秀的教師、更好的硬件設(shè)備等)，學(xué)習(xí)成績(jī)也應(yīng)該提高。根據(jù)表S-3中顯示的數(shù)據(jù)，使用Stata軟件完成相關(guān)型號(hào)的估計(jì)等。1、打開數(shù)據(jù)文件?！半p擊”學(xué)校投入和學(xué)生成績(jī)。單擊“DTA”文件或單擊Stata窗口工具欄Open按鈕以顯示“學(xué)校投入和學(xué)生成績(jī)。選擇“DTA”即可?；蛘撸趶腅xcel表S-3復(fù)制數(shù)據(jù)后，按數(shù)據(jù)窗口工具欄數(shù)據(jù)編輯器鍵將數(shù)據(jù)粘貼到數(shù)據(jù)剪輯窗口中，關(guān)閉窗口，然后按工具欄保存鍵保存和保存數(shù)據(jù)時(shí)指定數(shù)據(jù)檔案名稱。3，如果影響簡(jiǎn)單回歸分析Stata軟件運(yùn)行實(shí)例，2，假

12、設(shè)平均費(fèi)用(expend)和學(xué)生數(shù)學(xué)成績(jī)的其他因素不是相關(guān)，則將建立以下四個(gè)茄子簡(jiǎn)單回歸模型：水平-水平模型：水平-代數(shù)模型：代數(shù)-水平模型：代數(shù)-代數(shù)模型，3，簡(jiǎn)單回歸分析Stata軟件操作示例，水平-代數(shù)模型的命令和操作結(jié)果如下：reg math lnexpend預(yù)期結(jié)果：即學(xué)校平均支出增加了1%，學(xué)生數(shù)學(xué)平均分?jǐn)?shù)提高了0.11分。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作示例，日志到水平模型的命令和操作結(jié)果如下：reg lnmath expend預(yù)期結(jié)果：即學(xué)校學(xué)生平均支出增加了1000韓元，學(xué)生數(shù)學(xué)平均得分提高了7%。3，簡(jiǎn)單的回歸分析Stata軟件操作示例，代數(shù)到代數(shù)模型命令和操作結(jié)果如下

13、：reg lnmath lnexpend預(yù)期結(jié)果：即學(xué)校學(xué)生平均支出增加了1%，學(xué)生數(shù)學(xué)平均得分提高了0.32%。4，多回歸分析Stata原生命令，對(duì)于多線性回歸模型：regress y x1 x2xk將y作為解釋變量，x1，x2，xk作為解釋變量執(zhí)行常規(guī)最小二乘(OLS)回歸。Regress命令可以縮寫為reg。Regress y x1 x2xk，noconstant y對(duì)x1、x2、xk的回歸，不包括截取項(xiàng)目，即通過原點(diǎn)的回歸；Test x1 x2 x3最近根據(jù)回歸進(jìn)行了F檢查，原Test根據(jù)最近的回歸進(jìn)行了F檢查，原假設(shè)：5，多元回歸分析Stata軟件運(yùn)營(yíng)案例，實(shí)驗(yàn)1多元回歸分析：工資方

14、程式使用數(shù)據(jù)檔案“工資方程式1.dta”創(chuàng)建了工資方程式，估計(jì)影響每小時(shí)工資。1、打開數(shù)據(jù)文件?！肮べY方程式1.dta”文件的直接雙擊；或者，您可以單擊Stata窗口工具欄最左側(cè)的Open鍵，然后選擇“工資方程式1.dta”。2、簡(jiǎn)單的回歸分析。首先，建立簡(jiǎn)單的回歸模型(代數(shù)-水平模型)。命令和執(zhí)行結(jié)果如下：reg lnwage edu，5，多元回歸分析Stata軟件運(yùn)營(yíng)實(shí)例，回歸結(jié)果：如果不考慮其他因素的影響，教育收益率估計(jì)為5.03%，即平均一年增長(zhǎng)，5，多回歸分析Stata軟件運(yùn)營(yíng)實(shí)例，3，多個(gè)回歸分析。除了培訓(xùn)年數(shù)(edu)外，工作經(jīng)驗(yàn)(exp)是影響每小時(shí)工資(wage)的重要因素。

15、從理論上看，其他條件不變，工作經(jīng)驗(yàn)越長(zhǎng)，工人的工作經(jīng)驗(yàn)越豐富，勞動(dòng)生產(chǎn)率越高，工資水平越高。如果沒有工作經(jīng)驗(yàn)(exp)和培訓(xùn)年限(edu)牙齒相關(guān)或相關(guān)程度低，是否在薪金等式中加入工作經(jīng)驗(yàn)(exp)對(duì)估計(jì)培訓(xùn)收益幾乎沒有影響。但是，如果工作經(jīng)驗(yàn)(exp)和培訓(xùn)年限(edu)牙齒明顯相關(guān)，則不將工作經(jīng)驗(yàn)(exp)添加至薪金公式可能會(huì)錯(cuò)誤地估計(jì)培訓(xùn)收益率。為此，首先要調(diào)查樣本中的工作經(jīng)驗(yàn)(exp)和培訓(xùn)年限(edu)牙齒是否有顯著相關(guān)。應(yīng)計(jì)算兩個(gè)茄子之間的示例相關(guān)性數(shù)并執(zhí)行重要性測(cè)試，以使用如下命令：pwcorr edu exp、pwcorr樣例相關(guān)系數(shù)命令、選項(xiàng)SIG(即統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率值)、5、多元回歸分析Stata軟件操作示例，您將獲得以下運(yùn)行結(jié)果：假定edu和exp的樣例相關(guān)系數(shù)為-0.5005，重要性級(jí)別為0.0000，檢查統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率值為0.0000。即，拒